滑坡体力学参数反分析研究

除室内试验和现场试验之外,反演分析是一种可以利用现有变形监测数据获取滑坡体等效力学参数的方法。以清江杨家槽滑坡体为例进行研究,提出了将均匀设计、遗传算法与BP神经网络结合起来应用于滑坡体反分析的新方法。先将具有很好全局寻优能力的改进遗传算法作为BP神经网络的学习算法,形成遗传神经网络;然后利用均匀设计方法设计网络学习样本,训练遗传神经网络映射滑坡体变形与滑坡体力学参数的非线性关系;最后将实测位移值作为网络输入,网络输出即为参数的反演值。该方法克服了优化反分析方法反演时间过长,解不易收敛等缺陷,实现了多参数的同时反演。通过对反分析结果进行检验与评价,证明其结果符合实际工程要求。

清江杨家槽滑坡监测及三维有限元分析

将滑坡体数值分析计算成果与滑坡监测数据结合起来对滑坡稳定性进行综合分析评价,是近年来的一大进步。利用概化设定的计算模型,使用非线性三维有限单元法,采用Marc软件并进行二次开发,计算出清江隔河岩水库杨家槽滑坡体的应力和位移值,并将计算的位移值与监测位移值进行比较,确认了所选用滑坡体计算模型的合理性。最后在此计算模型的基础上,综合考虑各种不利荷载情况,对杨家槽滑坡的整体稳定性作了分析评价。